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bi工程师前沿信息_bi工程师是做什么的(2024年12月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

bi工程师

财务岗位大揭秘！𐟒𜊰Ÿ’ᠦ 𘧮—型财务出纳 (Cashier) 应收会计 (Accounts Receivable) 应付会计 (Accounts Payable) 总账会计 (General Ledger) 𐟒ᠥˆ†析型财务管理会计 (Management Accountant) 财务分析员 (Financial Analyst) 业务合作伙伴 (Business Partner) 战略财务 (Strategic Finance) 𐟒ᠥž‹财务审计员 (Auditor) 内部审计师 (Internal Auditor) 𐟒ᠧ莥Šᥞ‹财务税务会计 (Tax Accountant) 税务咨询 (Tax Consultant) 𐟒ᠦŠ€术型财务流程性专家 (Business Process Expert) ERP 实施顾问 (ERP Implementation Consultant) 财务BI工程师 (Financial BI Developer) 𐟒ᠤ𚧥“型财务财务需求分析师 (Business Analyst) 财务产品经理 (Product Manager)

会计专业职业规划指南𐟓ˆ大学生必看！ 𐟌Ÿ 大家好！高考志愿填报结束后，各位大学生们是否已经选上了心仪的专业呢？今天我们来聊聊会计专业的职业规划和未来就业方向，帮助大家更好地规划未来。会计专业的小伙伴们，赶紧看过来！ 𐟓š 会计专业考证顺序：在校期间：初级会计、ACCA 毕业后：CPA、税务师就业几年后：中级会计、中级经济师 𐟒𜠨𔢤𜚤𘓤𘚦œꦝ奰𑤸š方向：基础岗位类型：核算型：基础出纳、应收款会计、应付款会计、总账会计业务型：财务分析员、管理会计、财务BP、战略财务税务型：税务会计、税务财务咨询审计型：审计员、内部审计师跨行业岗位类型：技术型：流程性专家、ERP实施顾问、财务BI工程师产品型：财务产品经理、财务需求分析师 𐟎“ 考研继续深造：会计专硕：学年2年，学费较高，注重实践，竞争激烈会计学学硕：学习时长3年，注重理论架构，报考热度较低 𐟌ˆ 记住！凡事预则立，不预则废。做好规划才能快人一步。会计专业的同学们，赶紧行动起来，不要让自己陷入被动选择，你的人生主动权应该在你手里！

阿里云ACP认证哪个方向最适合你？ 𐟎縉🩇Œ云ACP认证方向众多，如何选择最适合自己的方向呢？以下是报考人数较多的几个方向，供大家参考： ✅ACP云计算：适合从事阿里云云计算产品的架构、开发和运维的人员。如果你还没有明确的发展方向或者基础较弱，云计算是一个不错的选择，因为它是大数据、物联网和人工智能等领域的基石。𐟌 ✅ACP大数据分析：适合大数据分析师和BI工程师。𐟓Š ✅ACP大数据工程：适合大数据开发工程师，以及在大数据产业中从事架构、分析和运维的相关人员。𐟒𛊊✅ACP人工智能：适合使用阿里云人工智能产品的算法研究、开发、应用、售前和架构人员。𐟤– ✅ACP云安全：适合使用阿里云安全产品的架构、开发和运维人员。𐟛᯸ ✅阿里云数据中心IT高级运维工程师：适合阿里巴巴数据中心IT运维人员。𐟏⊊𐟔选择方向时，建议根据自己的职业规划、目前从事的岗位或专业方向来决定。 𐟓š备考阿里云ACP认证时，以下工具可以帮助你：视频课程：观看视频课程可以让你更快地掌握知识，提高备考效率。考点速记：通过考点速记，你可以清晰地了解每个知识点的考察点，从而在备考中有侧重点。阿里云ACP题库：练习题库是备考的关键，通过多练才能熟悉考试形式和题型。 𐟒ᥤ‡考过程中，记得合理安排时间，坚持学习，相信你一定能顺利通过阿里云ACP认证！

女生必看！财务+数据分析的黄金职业搭配 𐟌Ÿ 数据分析师的核心技能是SQL和BI工具，对于财务人员来说，掌握这些技能是非常有必要的。虽然目前大多数企业的财务人员还未涉及这些技能，但在未来，这将成为一种趋势。 𐟔 前景分析：掌握SQL和BI工具能够拓宽你的职业范围，提高你的薪酬水平。财务行业目前竞争激烈，尤其是核算型财务，工作量大但收入少。每月结账期，很多财务人员都需要加班。 𐟔𙠤𛎩—覧›来看：基层财务，尤其是核算型财务，上手比较容易且有点重复，每月做的事情都差不多，导致门槛比较低。 𐟔𙠤𛎤𞛧𛙦姜‹：每年除了「会计、审计、财管、税收、ACCA、CIMA」等主流财会类专业外，金融类专业「金融学、财政学、经济学」等专业的毕业生，由于卷不过金融的高学历，大多人最后还是跑来做财务，导致财务岗位竞争激烈。 𐟔𙠤𛎉T的发展来看：财务核算由于内容偏流程化，容易被RPA等机器人流程自动化所取代。 𐟔 大多数财务人员只专注在考证、财务实操，疯狂内卷；根本不了解市场需求，也不了解IT，因为隔行如隔山。你可以去IT做财务数字化相关的咨询，也可以在一些大型企业财务部做BI工程师。如果你懂得SQL和BI，那你就属于财务+IT复合背景的人才，市场上这样的人才很稀缺。 𐟔 就专业基础而言，注会的知识体系是最全面的，值得用来打牢财务功底；尤其是对于学历普通的人，最好能在职业生涯初期拿下CPA，给自己的简历加加分，弥补学历上的不足。就IT而言，可以学一些相对简单且通用性的，最好能够和财务有紧密的结合度，例如SQL、BI、RPA等。这样可以让自己具备复合背景，在市场上就更有竞争力。 𐟓š 数据分析学习路径：统计学（1-2周）：视频推荐B某站可汗统计学，书本推荐《极简统计学》《深入浅出统计学》。 Excel（1-2周）：视频推荐刘伟Excel基础大全，书本推荐《我最想要的Excel数据分析书》。 SQL（1-2周）：书本推荐《SQL必知必会》，练习推荐SQL50题。 BI可视化工具（2-3周）：视频推荐Tableau教程。数据分析思路（长期）：书本推荐《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》。 Python/R语言（补充）：书本推荐《利用python进行数据分析》《R语言实战》。

BI工程师是干什么的？

BI工程师的核心技能是什么？成为企业数据分析专家的关键

数学专业就业方向全解析，你了解多少？ 𐟎“ 就业前景：数学专业的毕业生有着广阔的就业选择。随着科技和金融的快速发展，对数学人才的需求不断增加。你可以选择从事数据分析、软件开发、BI工程师、编程等工作，或者选择精算、国际经济与贸易、化工制药、通讯工程等行业。此外，进入高校任教或科研机构也是一个不错的选择。 𐟔 研究生申请：数学专业的本科生在申请研究生时，拥有更多的选择。除了纯数学与应用数学，你还可以考虑计算机科学、统计学、金融学以及其他理工科和人文社科商科方向。 𐟌 留学后就业：如果你选择去国外留学，数学专业的就业市场在美国、欧洲和澳大利亚等发达国家相对较好。这些国家的数学人才需求量大，薪资待遇较高，就业机会丰富。近年来，随着中国科技的快速发展和数学应用的广泛需求，国内的数学专业就业形势也越来越好。许多大型科技企业和金融机构需要大量的数学人才。

我看他给我发别人的聘书上好像写这个。他口头上的话语是大数据工程师，工资吹得很高，我对自己很不自信，就没答应感觉太离谱了，好奇问问这种培训出来待遇可行吗？自己虽然有个本科但是摆烂多年也没啥能力，完全不知道往哪个方向发展，看培训机构这么吹又有点动摇，很纠结。

博世数字化制造工程师计划内推，机会难得！ 𐟓… 想要加入博世，开启你的数字化制造之旅吗？我们正在寻找一位充满活力和技能的数字化制造工程师计划候选人。这个职位专注于数字化领域，为制造业职业发展打下坚实基础。 𐟔砨Œ位亮点：你将有机会参加工厂内的四个轮岗，包括工业4.0工程、工艺工程、精益工程和工厂物流工程，全面了解制造工程的各个方面。你将参与数字化项目，运用C#、Vue、Python、Power BI、Power Apps等技能，提升制造流程的数字化水平。这个为期2-3年的计划，将为你提供全面的数字化制造知识和技能，让你成为数字化制造领域的专家。 𐟓‹ 职位要求：拥有工程或相关领域的学士学位，专注于数字化领域。具备强大的分析和解决问题能力。出色的沟通和人际交往能力。自我激励，能够在团队环境中有效工作。熟练掌握编程语言，如C#、Vue、Python等。有使用Power BI和Power Apps等数字工具的经验。愿意学习并应用数字制造相关的新概念和方法。能够独立工作并同时管理多个项目。具有制造环境经验者优先考虑。 𐟌Ÿ 加入我们，你将有机会与跨职能团队合作，确定、计划和执行数字化项目，提高制造效率、降低成本并确保产品质量。你还可以参与新生产流程和设备的设计和实施，包括维护和维修程序。 𐟑‰ 如果你对这个令人兴奋的机会感兴趣，请提交你的简历并加入我们的团队，一起创造数字化制造领域的未来！

数据工程师必备：DBT的魔力与魅力 𐟑‹好久不见，朋友们！ 𐟛 ️换了新工作后，我的整个工具链也从Python+LegacyDB+AzureDevOps+PBI换成了Fivetran+Snowflake+DBT+GitHub+Tableau。这大半年的DBT体验真是让我爱不释手𐟫𖊊来聊聊Data Build Tool（DBT）吧 𐟑‘DBT是一个命令行工具，被誉为“数据世界的编译工具”，它能让工程师和分析师在数据库中高效地转换数据。 𐟎� 可以根据需要选择不同等级的数据模型物化（materialization），比如view、table、ephemeral或者incremental。 𐟔—DBT还能自动理解数据模型之间的依赖顺序，并为相关的model生成DAG（有向无环图）。 𐟔多重测试设定：在本地分支做测试后，PR到master时再做一次依赖性顺序运行的测试，确保生产环境不出错。 𐟓schedule jobs，设置数据模型的更新频率，以及监控job failure。 𐟓–DBT代码混合了SQL和Jinja（基于Python的模板引擎），这使得定义宏和使用package变得更加顺畅。现代BI栈的组合多样化，工具更新迅速。没有一种组合是万能的，选择或调整工具要根据商业模式和数据管理的需要来决定。合格的数据工程师、数据分析师或数据科学家随时都要做好顺应变化和学习新技术的准备𐟔‹

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